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貝葉斯網絡（ Bayesian Network，BN）又被稱為信念網絡，它是基于概率推理的圖形化網絡并且是一種不確定性知識推理和分析的有效工具。貝葉斯網絡具有堅實的理論基礎，將概率論和網絡模型相結合來描述變量之間的相互關系。隨著近年來信息科技的發展，貝a斯網絡被廣泛應用于各領域，如工業生產應用、金融預測分析、計算機系統、生物信息處理等。
在引入最大信息系數的基礎上，提出一種改進的貝葉斯網絡結構學習算法。在給定數據集的條件下，基于最大信息系數對變量間的關聯度進行檢測，根據篩選因子和關聯度構造貝葉斯網絡的初始化結構，并結合貪婪算法對初始網絡結構進行局部優化，將局部最優解進行整合形成全局最優解，生成最終的網絡結構。在Asia和Car基準網絡上的實驗結果表明，與基于傳統貪婪算法、隨機K2算法的貝葉斯網絡結構學習算法相比，該算法可以學習到與基準網絡更相近的貝葉斯網絡結構，并且具有較高的正確邊均值和分類準確率。
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